Download e-book for iPad: Apprentissage machine: De la théorie à la pratique - by Amini Massih-Reza,Francis Bach

By Amini Massih-Reza,Francis Bach

Apprentissage laptop et intelligence artificielle

L'apprentissage laptop est l'un des domaines phares de l'intelligence artificielle. Il concerne l'étude et le développement de modèles quantitatifs permettant à un ordinateur d'accomplir des tâches sans qu'il soit explicitement programmé à les faire. Apprendre dans ce contexte revient à reconnaître des formes complexes et à prendre des décisions intelligentes. Compte tenu de toutes les entrées existantes, l. a. complexité pour y arriver réside dans le fait que l'ensemble des décisions possibles est généralement très difficile à énumérer. Les algorithmes en apprentissage computer ont par conséquent été conçus dans le yet d'acquérir de l. a. connaissance sur le problème à traiter en se basant sur un ensemble de données limitées concerns de ce problème.

Un ouvrage de référence

Cet ouvrage présente les fondements scientifiques de l. a. théorie de l'apprentissage supervisé, les algorithmes les plus répandus développés suivant ce domaine ainsi que les deux cadres de l'apprentissage semi-supervisé et de l'ordonnancement, à un niveau available aux étudiants de grasp et aux élèves ingénieurs. Nous avons european ici le souci de fournir un exposé cohérent reliant l. a. théorie aux algorithmes développés dans cette sphère. Mais cette étude ne se limite pas à présenter ces fondements, vous trouverez ainsi quelques programmes des algorithmes classiques proposés dans ce manuscrit, écrits en langage C (langage à l. a. fois basic et populaire), et à vacation spot des lecteurs qui cherchent à connaître le fonctionnement de ces modèles désignés parfois comme des boîtes noires.

À qui s'adresse ce livre ?

  • Aux élèves ingénieurs, étudiants de grasp et doctorants en mathématiques appliquées, algorithmique, recherche opérationnelle, gestion de construction, aide à los angeles décision.
  • Aux ingénieurs, enseignants-chercheurs, informaticiens, industriels, économistes et décideurs ayant à résoudre des problèmes de type, de partitionnement et d'ordonnancement à huge échelle.

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